如图所示：不等式的证明，基本方法有：比较法：（1）作差比较法。（2）作商比较法。综合法：用到了均值不等式的知识，一定要注意的是一正二定三相等的方法的使用。分析法：当无法从条件入手时，就用分析法去思考，但还是要用综合法去证明。两个方法是密不可分的。换元法：把不等式想象成三角函数...
H(X|Y)等于H(Y|X)吗,不一定,H(X|Y)=H(X)-I(X;Y),H(Y|X)=H(Y)-I(X;Y)H(X,Y)等于H(Y,X),H(X,Y)=H(Y,X)=H(X)+H(Y)-I(X;Y)I(X;Y) 等于I(Y;X)I(X;Y|Z)等于I(Y;X|Z),表示Z已知情况的下的互信息量结果...
信息论 证明题 对于任意概率事件集X,Y,Z,证明下述三角不等式成立: H(X|Y)/H(X,Y)+H(Y|Z)/H(Y,Z)>=H(X|Z) 15 我来答 分享 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 信息论 不等式 证明 概率 事件 搜索资料 忽略 提交回...
x ) x 熵反映不确定性;X每个取值结果(事件)发生概率越接近,不确定性越大,熵越大; 熵也是X变量的平均信息量,是X每个取值结果(事件)自信息量的期望; 联合熵 一对变量X、Y,可能有多种取值,每个取值组合对应一个事件,其信息熵即为X、Y的联合熵;
Let's take the AWGN channel $Y=X+Z$ as an example to illustrate. 1. The sender knows every sample of $Z$: Then the sender can code $X=S-Z$, where $S$ is the user signal to be sent. then $Y=S-Z+Z=S$. Then we get a noiseless channel with infinite capacity. But there ...
例如,可以定义两个随机变量X和Y之间的联合熵H(X,Y),用于度量它们的不确定性和随机性。熵在信息论中有着重要的应用。例如,在数据压缩和传输中,需要尽可能减小数据的冗余和不确定性,以便用最小的代价来表示和传输数据。此时,可以通过对数据进行编码或压缩来减小数据的大小,同时保持数据的完整性和可靠性。在数据...
解答一 举报 H(X|Y)等于H(Y|X)吗,不一定,H(X|Y)=H(X)-I(X;Y),H(Y|X)=H(Y)-I(X;Y)H(X,Y)等于H(Y,X),H(X,Y)=H(Y,X)=H(X)+H(Y)-I(X;Y)I(X;Y) 等于I(Y;X)I(X;Y|Z)等于I(Y;X|Z),表示Z已知情况的下的互信息量 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 ...
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